Großhandel mit Werkzeugmaschinen Unternehmen in Leverkusen

Leverkusen ·Aktuell gelistete Unternehmen der Branche „Großhandel mit Werkzeugmaschinen" mit Sitz in Leverkusen.

13 Unternehmen

Alle Branchen in Leverkusen

Live API

GEThandelsregister.ai/api/v1/search-organizations

?limit=20

&filters={"city":"Leverkusen","industry_code":"46.62.0","industry_scheme":"WZ2025"}

# pip install handelsregister
from handelsregister import Handelsregister

client = Handelsregister(api_key="YOUR_API_KEY")  # or set HANDELSREGISTER_API_KEY
page = client.search_organizations(
    filters={
        "city": "Leverkusen",
        "industry_code": "46.62.0",
        "industry_scheme": "WZ2025"
    },
    limit=20,
    skip=0,
)
print(page["total"])
for item in page["results"]:
    print(item["name"], item["registration"]["register_number"])

// npm install handelsregister
import { Handelsregister } from 'handelsregister';

const client = new Handelsregister('YOUR_API_KEY'); // or set HANDELSREGISTER_API_KEY
const page = await client.searchOrganizations({
  filters: {
      "city": "Leverkusen",
      "industry_code": "46.62.0",
      "industry_scheme": "WZ2025"
  },
  limit: 20,
  skip: 0,
});
console.log(page.total);
for (const item of page.results) {
  console.log(item.name, item.registration.register_number);
}

// npm install handelsregister
const { Handelsregister } = require('handelsregister');

const client = new Handelsregister(process.env.HANDELSREGISTER_API_KEY);
(async () => {
  const page = await client.searchOrganizations({
    filters: {
        "city": "Leverkusen",
        "industry_code": "46.62.0",
        "industry_scheme": "WZ2025"
    },
    limit: 20,
    skip: 0,
  });
  console.log(page.total);
  for (const item of page.results) {
    console.log(item.name, item.registration.register_number);
  }
})();

curl 'https://handelsregister.ai/api/v1/search-organizations?limit=20' \
  -H 'x-api-key: YOUR_API_KEY' \
  -G --data-urlencode 'filters={"city":"Leverkusen","industry_code":"46.62.0","industry_scheme":"WZ2025"}'

{
    "results": [
        {
            "entity_id": "<32-char hex>",
            "name": "<string>",
            "registration": {
                "court": "<string>",
                "register_type": "<string>",
                "register_number": "<string>"
            },
            "address": {
                "house_number": "<string>",
                "street": "<string>",
                "postal_code": "<string>",
                "city": "<string>",
                "county": "<string>",
                "state": "<string>",
                "country": "<ISO country>",
                "coordinates": {
                    "latitude": "<float>",
                    "longitude": "<float>"
                }
            },
            "registration_date": "<ISO date>",
            "purpose": "<string>"
        }
    ],
    "total": "<int>",
    "meta": {
        "request_credit_cost": "<int>",
        "credits_remaining": "<int>"
    }
}

results[]

entity_id string

Stabiler 32-stelliger Hex-Bezeichner. Direkt als q an /fetch-organization übergebbar.

name string

Eingetragener Firmenname.

registration object

Registereintrag mit court, register_type und register_number.

address object

Postanschrift mit street, house_number, postal_code, city, county, state, country und coordinates (latitude/longitude).

registration_date date

Datum der Ersteintragung im Handelsregister (ISO).

purpose string

Unternehmensgegenstand laut Eintragung.

top-level

total integer

Gesamtanzahl der Treffer für die Pagination.

meta.request_credit_cost integer

Tatsächlich für diesen Aufruf belasteter Credit-Betrag.

meta.credits_remaining integer

Verbleibender Credit-Saldo des Accounts nach diesem Aufruf.

Standort · Branche · Rechtsform · Volltext

Filter und Stammdaten – über search-organizations

Stadt, Branche, Rechtsform, Eintragungsdatum: jedes Argument über den filters-Parameter kombinierbar. Ein REST-Endpoint, alle deutschen Unternehmen.

Standort & Geo Filter nach Stadt, Postleitzahl, Bundesland und Landkreis über city, postal_code, state und county.
Branche (WZ2025) Branchenfilterung über offizielle WZ2025-Codes — industry_code in Kombination mit industry_scheme.
Rechtsform GmbH, AG, KG, OHG und weitere über legal_form_code.
Unternehmensgröße bs_company_size_category – small, medium, large auf Basis der Bilanzsumme.
Aktiv-Status Über active auf aktive Einträge beschränken oder gelöschte Unternehmen einbeziehen.
Eintragungsdatum Zeiträume über registration_date_from und registration_date_to.
Volltext-Suche Freitextsuche über den q-Parameter (mind. 2 Zeichen).
Pagination skip und limit (bis 100 Treffer pro Aufruf) für tiefe Listen.
Stammdaten pro Treffer entity_id, name, address, registration und registration_date – einsetzbar als q für /fetch-organization.

Alle Filter mit API-Key live ausführen. API-Key holen →

Code · AI-Agents · No-Code · Workflows

In jeden Stack einbaubar

Die search-organizations-API spricht alle gängigen Clients: REST, Python, Node, MCP für AI-Agents, n8n und Webhook-Plattformen.

REST API Einfacher GET-Aufruf mit X-API-KEY-Header und JSON-kodierten filters. Python requests, httpx oder eine eigene Bibliothek — filters einfach via json.dumps übergeben. Node.js fetch oder axios mit URLSearchParams. Funktioniert in Edge-, Worker- und Browser-Runtimes. MCP Server Direkt in Claude, Cursor oder anderen MCP-fähigen AI-Clients als search_organizations-Tool. n8n Vorgefertigter Custom Node für Workflow-Automatisierung — Stadt, Branche, Größe als Filter-Inputs. Webhook Aufrufbar aus Zapier, Make oder jeder anderen Webhook-Plattform.

Diese Liste in deiner App

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